开发者社区 > 大数据与机器学习 > 开源大数据平台 E-MapReduce > 正文

HDFS是如何实现低资源消耗的?

HDFS是如何实现低资源消耗的?

展开
收起
Lee_tianbai 2021-01-07 15:29:11 926 0
1 条回答
写回答
取消 提交回答
  • HDFS NameNode 采用内存形式来存储文件元数据。在一定规模下,这种做法性能 上是比较不错的,但是这样的做法也使 HDFS 元数据的规模受限于节点的内存,经过推算, 1 亿文件 HDFS 文件大约需要分配 60 GB Java Heap 给 NameNode,所以一台 256 GB 的机器最多可以管理 4 亿左右的元数据,同时还需要不断调优 JVM GC。 JindoFS 的元数据采用 Rocksdb 存储元数据,可以轻松支持到 10 亿规模,对于节点 的内存需求也非常小,资源开销不到 NameNode 的十分之一。

    2021-01-07 15:29:21
    赞同 展开评论 打赏

阿里云EMR是云原生开源大数据平台,为客户提供简单易集成的Hadoop、Hive、Spark、Flink、Presto、ClickHouse、StarRocks、Delta、Hudi等开源大数据计算和存储引擎,计算资源可以根据业务的需要调整。EMR可以部署在阿里云公有云的ECS和ACK平台。

相关电子书

更多
海量数据分布式存储——Apache HDFS之最新进展 立即下载
Hadoop存储与计算分离实践 立即下载
HBase2.0重新定义小对象实时存取 立即下载